基于NIRS的油品煎炸次數(shù)檢測方法研究.pdf

1、食用油經(jīng)過反復(fù)高溫煎炸會產(chǎn)生有害物質(zhì)，危害人類的身體健康。本文在詳細(xì)分析食用油經(jīng)過反復(fù)加熱內(nèi)部成分變化機(jī)理的基礎(chǔ)上，提出了基于近紅外光譜(NIRS)技術(shù)的油品煎炸次數(shù)快速檢測方法。
　　研究使用大豆油對冷凍薯?xiàng)l進(jìn)行煎炸，共進(jìn)行10次實(shí)驗(yàn)，每次實(shí)驗(yàn)對同一批大豆油反復(fù)煎炸15次。對食用油樣本的光譜數(shù)據(jù)分別進(jìn)行一階導(dǎo)數(shù)(1D)、二階導(dǎo)數(shù)(2D)以及標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量變換(SNV)處理，采用相關(guān)系數(shù)法和連續(xù)投影算法(SPA)提取特征波點(diǎn)。分別使

2、用支持向量機(jī)(SVM)、偏最小二乘回歸(PLSR)以及徑向基函數(shù)(RBF)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法建立檢測模型，預(yù)測食用油的煎炸次數(shù)，并根據(jù)所建模型的性能確定最優(yōu)的預(yù)處理方法以及特征波點(diǎn)提取方法。
　　通過分析發(fā)現(xiàn)，對于SVM模型，使用二階導(dǎo)數(shù)結(jié)合相關(guān)系數(shù)法處理光譜數(shù)據(jù)時(shí)所建模型效果最好，共提取了6個特征波點(diǎn)，建立的最優(yōu)模型的判別準(zhǔn)確率達(dá)到94％;此外，PLSR模型的預(yù)測效果要優(yōu)于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，最優(yōu)PLSR模型使用一階導(dǎo)數(shù)作為預(yù)處理方法